r语言预测实例（r语言预测实战）

摘要： 本篇目录：1、R语言得到了模型,怎么预测,比如我要预测2013时候的数据2、...

本篇目录：

• 1、R语言得到了模型,怎么预测,比如我要预测2013时候的数据
• 2、r语言使用上述的回归模型,向后预测5年,看gdp会是多少
• 3、r语言logistic回归怎么做预测
• 4、R语言数据分析实例一:离职率分析与建模预测

R语言得到了模型,怎么预测,比如我要预测2013时候的数据

1、打开数据，依次点击：analyse--regression--binarylogistic，打开二分回归对话框。将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量（单变量拉入一个，多因素拉入多个）。

2、预测可以分静态预测（多步样本外预测），动态预测（一步步样本外预测），每隔一段时间重新估计模型的预测。

3、教你一个简单的方法：forecast包，auto.arima( ) 直接拟合，就会给出系统认为的arima模型的各个参数。然后 forecast（ h=预测期数）行了。

r语言使用上述的回归模型,向后预测5年,看gdp会是多少

回归模型：Y＝360864＋0.115X＋4S＊10-5X2 结果：Y（2005）＝47亿吨；Y（2010）＝40亿吨 结论：2005年我国钢材需求量为5亿吨左右；2010年为4亿吨左右。需要说明的是：（l）预测需要滚动调整。

三种模型预测的财产保险需求增幅顺序是：用只含有固定资产投资的模型，预测的平均增幅为19%；用只含有GDP的模型，预测的平均增幅为18%；用既含有GDP又含有固定资产投资的模型，预测的平均增幅为19%。

国内生产总值GDP预测数学模型是：回归预测模型；ARIMA模型。回归预测模型简介：回归模型（regression model）对统计关系进行定量描述的一种数学模型。

r语言logistic回归怎么做预测

逻辑回归是回归模型，其中响应变量(因变量)具有明确的值，如：True/False或0/1。它实际测量二元响应作为响应变量，是基于与预测变量有关它的数学方程的值的概率。

Logistic回归主要通过构造一个重要的指标：发生比来判定因变量的类别。

二项logistic回归：因变量为两种结局的二分类变量，如中奖=未中奖=0；自变量可以为分类变量，也可以为连续变量；阳性样本量n要求是自变量个数至少10倍。

logistic回归模型，主要是用来对多因素影响的事件进行概率预测，它是普通多元线性回归模型的进一步扩展，logistic模型是非线性模型。比如说我们曾经做过的土地利用评价，就分别用多元线性回归模型和logistic模型进行试验。

R语言数据分析实例一:离职率分析与建模预测

加权旨在降低少数群体中的错误，这里是离职群体。向上采样（up-sampling）指从多数类中随机删除实例。向下采样（down-sampling）指从少数类中复制实例。

离职率分析报告范文篇1 调查目的、对象及方法 调查目的 为了更加清楚全面的的了解员工离职的原因，从而找到合适的解决方法提高公司员工的满意度和幸福度，使他们为公司创造更大的价值。

他们分别介绍了在各个公司是如何使用R进行预测分析，R作为分析工具的优势和劣势，并且提供了学习案例，以下是对他们的介绍的相关总结。Panel介绍 R作为一门编程语言在以下三个方面具有很强的优势：数据处理，统计和数据可视化。

《多元统计分析及R语言建模》共分15章，主要内容有多元数据的收集和整理、多元数据的直观显示、线性与非线性模型及广义线性模型、判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析等常见的主流方法。

作者是华盛顿大学理论物理学博士。这本书是数据分析的经典之一，包含大量的R语言模拟过程及结果展示，例举了很多数据分析实例和代码。

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